% SVR learning and testing regressors{j} = svmtrain(mean_Xtr(:, j), Ker_tr, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(C) ' -n ' num2str(nu) ' -m 10000']); mean_Xtr_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xtr(:, j), Ker_tr, regressors{j}); mean_Xte_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xte(:, j), Ker_te, regressors{j}); end [dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xte, Yte, mean_Xte_rec, avg_std_Xtr); disp([dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu]); attr2 = zeros(size(attr2, 1), pca_d); attr2(unique(Ytr), :) = mean_Xtr_rec; attr2(unique(Yte), :) = mean_Xte_rec;

这段代码用于进行SVR模型的训练和测试，并对结果进行评估。

1. 在循环中，对于每个类别`j`，使用训练数据集的特征向量的`j`列`mean_Xtr(:, j)`作为目标值，利用核矩阵`Ker_tr`进行SVR模型的训练。训练过程中使用了参数`C`和`nu`，并设置最大迭代次数为10000。训练完成后，将训练数据集的`j`列重新预测得到`mean_Xtr_rec(:, j)`，并将测试数据集的`j`列预测得到`mean_Xte_rec(:, j)`。

2. 在循环结束后，调用`test_EXEM`函数，将映射后的测试数据集`mapped_Xte`、测试数据集的标签`Yte`、重新预测得到的测试数据集的目标值`mean_Xte_rec`以及训练数据集的标准差平均值`avg_std_Xtr`作为参数。该函数将计算欧氏距离（dis_eu）、标准化欧氏距离（dis_seu）、欧氏距离准确率（acc_eu）和标准化欧氏距离准确率（acc_seu）。

3. 最后，将计算得到的结果打印输出。

4. 将attr2矩阵初始化为大小与attr2矩阵相同，但是只保留前pca_d个特征的零矩阵。然后，对于训练和测试数据集中的每个类别，将重新预测得到的特征向量mean_Xtr_rec和mean_Xte_rec放入attr2对应的位置。

这段代码的目的是使用训练数据集进行SVR模型的训练，然后对测试数据集进行预测，并计算模型预测结果的准确率和距离指标。最后，将重新预测得到的特征向量放入attr2矩阵中。

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% SVR learning and testing regressors{j} = svmtrain(mean_Xtr(:, j), Ker_S, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(C) ' -n ' num2str(nu) ' -m 10000']); mean_S_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xtr(:, j), Ker_S, regressors{j}); mean_U_rec(:, j) = svmpredict(mean_U(:, j), Ker_U, regressors{j});

这段代码实现了 SVR（Support Vector Regression）的训练和测试过程。

首先，使用 svmtrain 函数基于 mean_Xtr 的第 j 列数据作为目标变量，Ker_S 作为输入样本特征和目标变量的核矩阵，以及指定的参数进行 SVR 模型的训练。其中，参数 '-s 4' 表示使用 epsilon-SVR 模型，'-t 4' 表示使用径向基函数核，'-c' 和 '-n' 分别指定了惩罚参数 C 和 epsilon 的值。最后的参数 '-m 10000' 表示设置缓存大小为 10000。

接下来，使用 svmpredict 函数利用训练好的回归器 regressors{j} 对 mean_Xtr 的第 j 列数据进行预测，并将预测结果保存在 mean_S_rec 的第 j 列中。同样地，对 mean_U 的第 j 列数据进行预测，并将结果保存在 mean_U_rec 的第 j 列中。

该段代码的目的是训练 SVR 模型并使用它来对已知类别样本和未知类别样本进行重构。重构的结果将在后续的过程中用于计算分类准确率和评估模型性能。

for c = 1 : length(opt.C) for n = 1 : length(opt.nu) cur_C = opt.C(c); cur_nu = opt.nu(n); mean_Xbase_rec = zeros(size(Sig_Ybase, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval_rec = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); mean_Xval = zeros(size(Sig_Yval, 1), opt.pca_d(d)); parfor j = 1 : opt.pca_d(d) % SVR learning and testing regressor = svmtrain(mean_Xbase(:, j), Ker_base, ['-s 4 -t 4 -c ' num2str(cur_C) ' -n ' num2str(cur_nu) ' -m 10000']); mean_Xbase_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xbase(:, j), Ker_base, regressor); mean_Xval_rec(:, j) = svmpredict(mean_Xval(:, j), Ker_val, regressor); end [dis_eu, dis_seu, acc_eu, acc_seu] = test_EXEM(mapped_Xval, Yval, mean_Xval_rec, avg_std_Xbase); val_dis_eu(c, n, g, d) = val_dis_eu(c, n, g, d) + dis_eu / nr_fold; val_dis_seu(c, n, g, d) = val_dis_seu(c, n, g, d) + dis_seu / nr_fold; val_acc_eu(c, n, g, d) = val_acc_eu(c, n, g, d) + acc_eu / nr_fold; val_acc_seu(c, n, g, d) = val_acc_seu(c, n, g, d) + acc_seu / nr_fold; end end

这段代码是用于在EXEM训练中进行SVR（Support Vector Regression）学习和评估的部分。在C和nu的循环中，对每个组合进行以下操作：

1. 设置当前的C和nu参数值为`cur_C`和`cur_nu`。

2. 初始化用于存储重构结果的矩阵`mean_Xbase_rec`和`mean_Xval_rec`，以及用于存储验证数据集平均值的矩阵`mean_Xval`。

3. 并行地对每个PCA维度进行以下操作：
a. 使用`svmtrain`函数，基于训练数据集的PCA降维结果`mean_Xbase(:, j)`和训练数据集的核矩阵`Ker_base`进行SVR学习。使用给定的C和nu参数进行模型训练。
b. 使用`svmpredict`函数，基于训练得到的SVR模型，对训练数据集和验证数据集中的PCA降维结果进行预测，得到重构后的结果`mean_Xbase_rec(:, j)`和`mean_Xval_rec(:, j)`。

4. 调用`test_EXEM`函数，对重构后的验证数据集、真实类别标签和平均标准差进行评估。返回值包括欧氏距离（dis_eu）、标准化欧氏距离（dis_seu）、准确率（acc_eu）和标准化准确率（acc_seu）。

5. 将评估结果加权平均到相应的结果矩阵中。`val_dis_eu`、`val_dis_seu`、`val_acc_eu`和`val_acc_seu`是用于存储不同参数组合下的评估结果的多维矩阵。

这段代码的目的是在EXEM训练过程中，对不同参数组合下的SVR模型进行学习和评估，并将评估结果存储在相应的结果矩阵中，以备后续使用。